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罗曼语 - UGA 职业中心
This information describes typical occupations and employment settings associated with this major.Understand that some of these options may require additional training.Moreover, you are not limited to these options when choosing a possible career path.Description of Romance Languages Students majoring in Romance languages will take courses that combine the study of literature, language, culture, and linguistics, which will lead to a development of language proficiency and an understanding of the cultures of areas of the world where these languages are spoken.Proficiency in two foreign languages also helps majors find employment in the public and private sectors.Majoring in Portuguese is possible at UGA only within a Romance Languages degree program (in combination with French, Italian, or Spanish).葡萄牙语在葡萄牙、巴西、安哥拉、莫桑比克和非洲其他几个国家使用，是一种主要语言，有超过 1.7 亿人以葡萄牙语为母语，是世界第六大语言。美国在拉丁美洲的所有企业中有一半位于巴西，东南部有越来越多的企业在巴西开展业务。研究职位名称和职业 O*NET http://online.onetcenter.org（单击“查找职业”） 职业展望手册 http://www.bls.gov/oco（输入感兴趣的职业的通用术语） 佐治亚州职业信息中心 http://www.gcic.peachnet.edu（只能在校园计算机上访问） 职业内幕：Vault 指南 http://career.uga.edu/resources/online_resources（在“资源”选项卡下选择“在线资源”） Candid Career http://career.uga.edu/resources/online_resources（在“资源”选项卡下查看专业人士谈论他们的职业并选择“在线资源”） 可能的职位名称 档案管理员 广告销售代表 助理协调员 助理编辑 双语讲师 业务发展经理 CIA/FBI 特工 公务员 客户服务协调员 社区关系编辑 公司专家 客户服务代表 海关官员
美华军语辞典- 国防部
absolute forest land 绝对林地absolute height 绝对高度absolute motion 绝对运动absolute war 绝对战争absolute weapon 绝对武器absorbed dose 吸收剂量abuse of equipment 滥用装备abysm 海湾，深渊abyssal-benthic zone 深渊海区academy 军事院校academy memorial hall 校史馆acceptable dose 可受剂量acceptable materials list 堪用物资表acceptance band 可用频段accepting authority 接收( 船舰) 当局access 接近，人员机密等级access authority 存取权限access control 存取控制access procedure 接近程序access road 进出道路access taxiway 出入滑行道access time 发生作用时间，接近时间access to classified information 存取机密资料accessibility 可接近性，可达性accessorial services 附属勤务accessorial supply charge 采购用杂费accessories 武器车辆等装备之附属料件之总称，附件accessories and spares 附件和备份accessory 附件accessory case 附件箱accessory constituents 附件成分accessory defense 附属防御物accessory equipment 附件装备accessory structure 附属结构物accessory substance 副产物accident 失事，意外事件accident identification card 事故鉴定卡accident investigating officer 肇( 失) 事调查军官accident investigation report 肇( 失) 事调查报告accident prevention 肇( 失) 事预防accident report 肇( 失) 事报告accident reporting 肇( 失) 事报告法accidental attack 误失攻击accidental discharge 武器走火
哈萨克语需要改革其写作
本文提供了有关使用Artifi Cial Intelligence Technologies和计算语言学方法的质量数字化背景下撰写哈萨克语语言的现代问题的信息。基于西里尔字母的哈萨克语当前字母的不正确性证明与其中包含西里尔字母有关，表示未包含在其声音结构中的音素。通过取代错误的字母来改革哈萨克的著作的必要性得到证实。错误和矛盾在基于拉丁字母的哈萨克字母的批准版本中显示，以及提出的字母作为替代批准的字母，其中重复了一些以前的错误。在这两种情况下，都没有对哈萨克语的声音系统进行分析和澄清，这是任何字母的基础。在这项研究中，为了澄清哈萨克语的音响系统，进行了实验，以确定哈萨克语声音的发音和声学特征，并在许多自然语言中使用的计算机程序。在表达分析中，特别注意元音，这引起了哈萨克的信件的各种矛盾。建议根据四个二进制特征使用元音的新分类，而不是根据三个二进制特征的传统分类。声学分析使用了共赋剂分析方法，该方法旨在识别频谱图中的某些共振体。实体。定量，联甲量对应于语音频谱中的最大值，并且通常以水平频段作为频谱图出现。在确定哈萨克语的声音系统的组成和分类效果：第一个基于拉丁字母：第一个基于土耳其字母基于图标记；第二个是基于使用Digraphs的英语字母。第二个选择方法可以解决使用Digraphs时出现的问题的方法。总而言之，提供了有关哈萨克斯坦正在进行和正在进行的工作的信息，该信息基于对哈萨克语的智能系统的创建，基于艺术智能和计算语言学的方法和技术，这些方法和计算语言学的结果是在来源列表中所反映的结果。
大语模型的道德机器实验
随着大型语言模型（LLM）已变得更加深入地整合到各个部门中，因此了解它们如何做出道德判断已经变得至关重要，尤其是在自动驾驶领域。本研究使用道德机器框架来研究包括GPT-3.5，GPT-4，Palm 2和Llama 2在内的突出LLM的道德决策趋势，以将其反应与人类偏好进行比较。虽然LLMS和人类的偏好，例如将人类优先于宠物优先考虑，而偏爱挽救更多的生命是广泛的，但Palm 2和Llama 2，尤其是证据，尤其是证据明显的偏差。此外，尽管LLM和人类偏好之间存在定性相似之处，但与人类的温和倾向相比，LLMS可能倾向于更加毫不妥协的决策。这些见解阐明了LLM的道德框架及其对自主驾驶的潜在影响。
大语模型中的心理理论
摘要及其最近的发展，大型语言模型（LLM）表现出一定程度的心理理论（TOM），这是一种与我们的意识思维有关的复杂认知能力，使我们能够推断他人的信念和观点。虽然人类的TOM能力被认为是源自广泛相互联系的脑网络的神经活性，包括背侧内侧前额叶皮层（DMPFC）神经元的神经活性，但LLM与TOM相似的LLM能力的确切过程仍然很广。在这项研究中，我们从DMPFC神经元中依靠人类TOM的DMPFC神经元中汲取了灵感，并采用了类似的方法来检查LLMS是否表现出可比的特征。令人惊讶的是，我们的分析揭示了两者之间的显着相似之处，因为LLM中隐藏的嵌入（人造神经元）开始对真实或虚假的belief试验表现出很大的响应能力，这表明它们代表他人的观点的能力。这些人工嵌入响应与LLMS在TOM任务中的性能密切相关，该功能取决于模型的大小。此外，可以使用整个嵌入来准确地解码对方的信念，这表明在人群水平上存在嵌入的TOM能力。一起，我们的发现揭示了LLMS嵌入的新兴特性，该特性对TOM特征的响应修改了其活动，提供了人工模型与人脑中神经元之间平行的初步证据。
llava-re：具有多模式大语模型
多模式生成型AI通常涉及在另一种模态中给定输入给定的图像或文本响应。图像文本相关性的评估对于衡量响应质量或对候选响应的排名至关重要。在二元相关性评估中，即，“相关”与“不相关”是一个基本问题。但是，考虑到文本具有多种格式，相关性的定义在不同的情况下有所不同，这是一项具有挑战性的任务。我们发现，多模式的大型语言模型（MLLM）是构建此类评估者的理想选择，因为它们可以灵活地处理复杂的文本格式并掌握适当的任务信息。在本文中，我们介绍了Llava-re，这是与MLLM进行二进制图像文本相关性评估的首次尝试。它遵循LLAVA体系结构，并采用详细的任务指令和多模式IN上下文样本。此外，我们提出了一个新型的二进制相关数据集，该数据集涵盖了各种任务。实验结果验证了我们框架的有效性。
大语模型的潜力在产生多重...
在本研究中使用了一种定制的Chatgpt，称为GPTS [15] [15]，结果模型被称为“ Physio Exam gpt”。自定义过程涉及两个主要组成部分：首先，一个包括340个MCQ的知识库以及相应的正确答案，解释和链接的主题，这些主题是从第57届日本和第58届日本国家物理治疗师的国家许可检查中得出的。作者开发了这些解释和相关主题，如附录部分（补充1）所示。第二，量身定制的提示配置旨在使用户能够输入相关主题，从而使GPT可以根据知识库中嵌入的信息生成MCQ。提示设计的细节在补充2中列出；如上所述，自定义过程有意限于嵌入“知识”（MCQ）并配置“提示”，而没有其他微调或模型调整。生成的问题仅依赖于自定义GPT框架的标准功能。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
